什么是生产erp项目成功实施的前提
生产erp的定义就注定了其是利用信息技术对企业资源进行整合与管理的先进模式,离开了数据的支持就没有可靠的生产erp。现在对的讨论往往忽略了数据统计这个细节问题,数据统计对分析企业现状与需求,以及保证生产erp的正常运行有着非常重要的意义,数据统计也是一项技术性很强的工作。数据检验则是保证数据真实性与准确性的重要工作。本文就数据统计对生产erp系统实施的作用展开讨论。
一、 数据是生产erp的灵魂
的实施具有很强的针对性,对于不同类型、不同模式的企业,生产erp都要适当做出调整。比如,根据企业物料的消耗情况、采购情况、库存水平、库存结构等能够基本判断出其现行的库存策略,然后根据库存策略有选择性的地在生产erp中进行配置。如果没有准确的数据统计,这些分析结论恐怕是难以得到的,也就不会有对生产erp的有效配置。目前,国内生产erp的实施大多缺乏有效的数据统计,实施方往往仅从项目周期、工作难度、项目成本等角度考虑项目实施,对系统的配置非常主观,有忽略了对数据质量的要求,导致产生生产erp不符合企业实际需要和数据失真的问题。如此实施得到的生产erp不可能对企业管理产生提升作用,反而会加重企业负担。
现在国内大部分生产erp实施都没有将数据提升到一个关键要素的高度,实施顾问普遍缺乏对数据统计的认识与技能,导致生产erp配置与企业现状相去甚远。同时,缺乏对数据的检验也使得数据的真实性大打折扣,通俗的说生产erp系统实施就成为了“导入的是垃圾,导出的还是垃圾”失败工程。
笔者认为,数据对于生产erp主要产生两个方面的作用:一个是系统配置,一个是维护系统运行。前者主要是通过关键原始数据或归集指标的分析,对企业业务现状进行判断,在生产erp中进行相应配置,比如对于安全库存的设置或决定是否采取最大-最小库存策略等。后者主要是通过数据的准确性保证决策者能够得到最真实的业务信息,并有效做出管理决策。可以说,数据就是生产erp的灵魂所在。对应这两方面作用的工作是数据的统计与检验,数据统计与检验可以说是生产erp系统实施的必备工作。
二、 数据统计与检验——生产erp系统项目实施的必备工作
(1) 数据统计
数据统计的主要目的是分析企业业务现状,得到对企业业务的准确判断,实施顾问可根据数据判断出企业的生产模式、关键控制点、库存表现等信息,之后实施顾问可根据得到的信息对系统进行有效配置。数据统计具有很强的逻辑性和结构性,所有统计结果都来自于原始数据积累,通过层层递归来得到KPI,KPI将成为以后判断系统上线效益的重要依据。比如,根据物料消耗情况与库存结构情况,可以得到物料消耗规律,由此判断其波动方式,根据波动方式能够做出采用何种库存控制策略的判断——对于标准差大于消耗速率的物料可以证明其能够应用最大-最小库存控制策略,根据物料消耗的关联性判断出拉动其需求的原因所在,然后在物料属性配置里对库存控制方式做出选择,同时根据原始消耗数据的统计,可以得到最大-最小库存控制的上下限和一般性补货批量。如果没有这些数据统计,系统将在无法得到有效配置的情况下运行,其结果可想而知。因此,数据统计的重要性必须得到有效保障,但与此相反的是国内大多数实施方经常忽略这一点,而选择采用简单的“流程电子化”的方法,仅以是否能走通流程为判断依据,忽略了数据对决策的影响。
(2) 数据检验
数据检验是维护系统运行的重要步骤,其工作主要由两个方面组成:一个是对获得的数据进行系统上线前的检验,另一个是在过程中监控数据质量。前者要求对上线前的数据进行核实,保证原始数据与关键数据的准确性,后者要求对系统运行过程进行持续监控,及时发现与矫正错误的数据,保证系统正常运行。比如,对于财务会计的总帐进行数据导入,必须核实导入时点的实帐与系统帐的对应性,对于单据流转,必须保证相关单据数据的准确性。如果数据都不能保证真实性,就更不可能有正常的系统运行,决策者将基于错误信息做出错误的分析,给企业带来难以挽回的损失。
综合来看,一方面,数据统计与检验工作往往被实施顾问因为各种原因而忽略甚至敷衍,而企业也难以认识到其重要性,经常导致实施项目的失败;另一方面,实施顾问普遍缺乏数据统计与检验的专业技能。前者跟实施方的市场策略关系密切,短期内难以得到改善;而后者则和实施方的人员素质关系密切,是能够在短期内得到较大改善的地方。
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